Empresas investem bilhões em IA, mas colhem pouco retorno: por que?

Apesar dos investimentos bilionários e do entusiasmo crescente em torno da Inteligência Artificial (IA), muitas empresas estão descobrindo que o retorno sobre o investimento (ROI) da tecnologia permanece aquém das expectativas. Em 2026, a adoção da IA disparou globalmente, com 78% das empresas de médio porte nos EUA já utilizando a tecnologia, um aumento significativo em relação a 55% em 2024. No entanto, apenas 20% dessas empresas relatam escalar suas iniciativas de IA além de projetos-piloto, deixando bilhões em investimentos em risco. No Brasil, o governo planeja investir R$ 23,03 bilhões em IA até 2028, com R$ 14 bilhões destinados à inovação empresarial. Contudo, a lacuna entre o potencial da IA e os resultados tangíveis é uma realidade que exige atenção estratégica e operacional.

A dificuldade em traduzir o investimento em IA em benefícios financeiros concretos não se deve a falhas tecnológicas, mas sim a uma série de desafios organizacionais e de execução. Relatórios recentes indicam que apenas cerca de um quarto das iniciativas de IA entregam o ROI esperado, e menos de 20% são escaladas em toda a empresa. Este cenário levanta a questão: por que tantas empresas investem pesado em IA e, ainda assim, colhem tão pouco retorno?

Falta de Estratégia Clara e Objetivos Definidos

Um dos principais motivos para o baixo ROI da IA é a ausência de uma estratégia bem definida. Muitas empresas adotam a IA impulsionadas pelo “medo de ficar de fora” (FOMO) ou pela pressão competitiva, sem antes identificar problemas de negócios específicos que a tecnologia poderia resolver ou estabelecer métricas de sucesso claras. A implementação da IA sem um propósito claro resulta em projetos que consomem orçamentos sem gerar valor mensurável, produzindo resultados que ninguém utiliza efetivamente.

Especialistas em 2026 enfatizam que o sucesso da IA não está nos algoritmos, mas na execução e no alinhamento com os objetivos de negócios. As organizações que obtêm sucesso tratam a IA como uma capacidade de negócios central, integrando-a em fluxos de trabalho existentes para melhorar a velocidade, precisão e tomada de decisões.

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Qualidade e Disponibilidade dos Dados

A IA é tão boa quanto os dados que a alimentam. Dados de baixa qualidade, incompletos, inconsistentes, fragmentados ou tendenciosos são um obstáculo crítico para o sucesso dos projetos de IA. Um estudo da IBM de 2025 revelou que dados ruins ou tendenciosos afetam 45% dos projetos de IA, levando a previsões imprecisas. A falta de dados rotulados para treinamento de modelos de aprendizado supervisionado também é um desafio, sendo um processo caro e demorado.

No Brasil, a infraestrutura computacional e o alto custo de equipamentos avançados, como GPUs, dificultam a pesquisa de ponta e o treinamento de grandes modelos de linguagem (LLMs) para empresas e centros de pesquisa nacionais, impactando a qualidade e acessibilidade dos dados.

Lacunas de Habilidades e Talentos

A escassez de talentos com experiência em IA é uma barreira significativa. Cerca de 42% das organizações carecem de talentos em IA, o que as força a depender de ajuda externa e complica a justificativa do ROI. Mesmo ao contratar talentos em IA, as empresas enfrentam lacunas de cobertura de habilidades, já que a maioria dos engenheiros de IA se especializa em áreas restritas, enquanto os projetos corporativos geralmente exigem capacidades de pilha completa. A falta de expertise interna dificulta o alinhamento da IA com os objetivos de negócios, resultando em ferramentas desconectadas e engajamento ineficiente do cliente.

Desafios de Integração e Infraestrutura Legada

A integração da IA com a infraestrutura de TI existente é outro ponto de atrito. Sistemas legados, presentes em 60% das empresas de médio porte nos EUA, criam silos que impedem o potencial da IA para a automação de fluxos de trabalho. A incompatibilidade de sistemas e a falta de modernização da infraestrutura atrasam a integração, aumentam custos e limitam a automação. Muitas empresas subestimam o trabalho fundamental de construir uma arquitetura pronta para IA, resultando em dados fragmentados e sistemas críticos que não conseguem se integrar.

Dificuldade em Medir o Retorno do Investimento (ROI)

Embora 85% das organizações tenham aumentado seus investimentos em IA, apenas 25% medem o sucesso além dos pilotos devido a linhas de base elusivas. A dificuldade em provar o ROI e justificar os custos é um desafio persistente. O modelo tradicional de precificação de software, baseado em licenças por usuário, não se aplica bem à IA, que opera com base em computação (tokens, chamadas de API). Isso cria um “problema de caixa preta” para os departamentos financeiros, tornando as projeções financeiras imprevisíveis e o cálculo do ROI complexo. Apenas 29% dos executivos afirmam conseguir medir o ROI da IA com confiança.

Resistência Organizacional e Falta de Governança

A adoção da IA é mais do que um avanço tecnológico; ela muda a forma como as pessoas trabalham. A resistência à mudança por parte dos funcionários, que temem a substituição de empregos, pode atrasar significativamente a adoção. Além disso, a ausência de estruturas de governança robustas para a IA pode levar a riscos de segurança, questões éticas (como viés algorítmico e violação de propriedade intelectual) e problemas de conformidade. No Brasil, a demora na aprovação de marcos regulatórios, como o Projeto de Lei nº 2.338/2023, gera incerteza jurídica para investidores.

Desdobramentos e Caminhos para o Sucesso em 2026

Para maximizar o ROI da IA em 2026, as empresas precisam adotar uma abordagem mais estratégica e disciplinada. Não se trata apenas de investir em tecnologia, mas de construir uma fundação sólida que permita a integração e o escalonamento eficazes da IA.

1. Definir Estratégia e Objetivos Claros

Alinhamento Estratégico: Comece identificando problemas de negócios específicos que a IA pode resolver, com metas mensuráveis e KPIs claros.
Foco em Valor: Priorize casos de uso de alto valor que ofereçam reduções de custos, ganhos de eficiência, aumento de receita ou melhoria da experiência do cliente.

2. Priorizar a Qualidade dos Dados e Governança

Abordagem Data-Centric: Invista na limpeza, rotulagem, padronização e governança de dados.
Infraestrutura de Dados: Construa uma base de dados sólida que garanta precisão, consistência e confiança.

3. Investir em Talentos e Capacitação

Desenvolvimento de Habilidades: Crie programas de alfabetização em IA e treinamento baseado em funções para capacitar os funcionários.
Gestão da Mudança: Mude a narrativa interna de substituição para empoderamento, mostrando como a IA pode atuar como um assistente inteligente.

4. Implementação Gradual e Escalável

Piloto para Produção: Comece com projetos-piloto pequenos e focados, com critérios claros de sucesso e de escalabilidade.
Integração: Garanta que as soluções de IA se integrem perfeitamente aos sistemas e fluxos de trabalho existentes.

5. Fortalecer a Governança e a Segurança da IA

Frameworks de Governança: Implemente políticas claras para uso responsável, integridade de dados, aprovação de modelos e supervisão.
Monitoramento Contínuo: Monitore o desempenho e as saídas da IA, além de garantir a conformidade com as regulamentações (como a LGPD no Brasil).

Grandes bancos brasileiros, como Itaú Unibanco, já demonstram um aumento significativo no uso de IA generativa e modelos de machine learning, reportando redução de custos de infraestrutura e otimização de rotinas internas. Isso mostra que, com a estratégia correta, é possível não apenas investir, mas também colher retornos substanciais da IA.

O cenário de 2026 indica que a IA é uma necessidade operacional, não um luxo experimental. As empresas que souberem navegar pelos desafios de forma estratégica, focando em clareza, governança e resultados mensuráveis, serão as que realmente transformarão seus investimentos em IA em crescimento e inovação sustentáveis.